一种基于ARMA模型的短期车辆使用量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于ARMA模型的短期车辆使用量预测方法，首先对历史的车辆使用量数据进行数据清洗，然后进行属性构造，接着把星期作为周期性指标，确定ARMA模型的阶数，再后使用车辆使用量的历史数据对ARMA模型拟合，获得确定的ARMA模型，通过该ARMA模型获得未来若干天的车辆使用量预测情况，为车辆运营商的投放提供指导意见。本发明预测车辆使用量的ARMA模型也是在不断调整优化的，保证了ARMA模型的有效性，为短期预测的车辆使用量具备实际指导价值；同时本发明使用模型预测结果与历史真实数据的均方误差来评价模型的可靠性，从而量化模型的拟合好坏，实现科学调整模型参数。